Banco de Dados Colunar

O que é um banco de dados colunar?

Bancos de dados colunares, também conhecidos como bancos de dados orientados a colunas, armazenam dados em colunas em vez de linhas. Os usuários podem extrair informações específicas de colunas do banco de dados conforme necessário.

Bancos de dados colunares oferecem vantagens únicas em vários cenários. Muitas organizações dependem de software de bancos de dados colunares para processar questões analíticas de forma mais rápida e eficiente.

Benefícios dos bancos de dados colunares

Bancos de dados colunares ajudam desenvolvedores a escanear dados. Abaixo estão algumas das vantagens mais significativas. 

• Desempenho: Bancos de dados colunares têm melhor desempenho para consultas comumente usadas, como agrupamento, ordenação e agregação de pontos de dados.
• Economia de custos: Os desenvolvedores obtêm melhor desempenho com hardware comparativamente menor, reduzindo os custos de armazenamento.
• Produtividade e insights aprimorados: Bancos de dados colunares melhoram o desempenho para consultas analíticas em ordens de magnitude. É mais fácil para desenvolvedores e analistas iterar e desenvolver ideias sobre como usar os dados. Isso significa mais produtividade, pois as consultas encontram dados em segundos. 
• Multipropósito: Além de aplicações de big data, bancos de dados colunares também auxiliam no processamento analítico online (OLAP), armazenamento de metadados e análises em tempo real. Eles se destacam em multitarefas, pois podem carregar rapidamente novos dados sem atrasos.
• Dados comprimíveis: Os dados podem ser altamente comprimidos em bancos de dados colunares. Isso facilita operações como MIN, MAX, SUM, COUNT, entre outras.
• Autoindexação: Bancos de dados colunares usam menos espaço em disco em comparação com bancos de dados tradicionais. Como as colunas de cada chave de índice têm índices diferentes, isso reduz a quantidade de dados armazenados no disco.

Formatos de armazenamento de bancos de dados colunares

À medida que os dados crescem, também aumentam as despesas de processamento e armazenamento. Formatos de armazenamento colunar são duas implementações separadas que definem como os dados são organizados e armazenados. 

• Parquet é um formato de armazenamento colunar popular, comumente usado em frameworks de processamento de big data. Exemplos são Apache, Hadoop e Spark.

• Apache ORC, ou row columnar otimizado (ORC), é um formato de armazenamento colunar de alto desempenho para frameworks de processamento de dados. Ele fornece armazenamento eficiente, compressão e execução de consultas para cargas de trabalho analíticas.

Casos de uso de bancos de dados colunares 

Bancos de dados colunares são mais conhecidos por seu alto desempenho e armazenamento eficiente. Quatro casos de uso proeminentes aproveitam os benefícios específicos dos bancos de dados colunares.

• Armazenamento de dados: Como bancos de dados colunares funcionam de forma eficiente em grandes volumes de dados, eles são uma escolha comum em ambientes de armazenamento que armazenam muitas informações de várias fontes. Ele fornece armazenamento por meio de compressão, utilização e resposta rápida a consultas. Também é responsável por gerenciar a forma como grandes conjuntos de dados em armazenamentos de dados na nuvem são preservados. 

• Plataforma de análise de big data: Técnicas de compressão de bancos de dados baseados em colunas e sua capacidade de selecionar colunas específicas tornam-no uma escolha relevante para análise de big data.

• Cargas de trabalho de aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA): Ambos esses casos de uso requerem transformação complexa de dados e engenharia de características. O desempenho otimizado de recuperação e consulta do banco de dados colunar acelera essas operações. Isso significa treinamento de modelo e experimentação mais rápidos. Ferramentas de aprendizado de máquina suportam formatos de armazenamento, como Parquet ou ORC, para fornecer uma experiência de processamento consistente e eficiente. 

• Processamento de dados de IoT. Bancos de dados colunares também são populares na Internet das Coisas (IoT). Quando os dados de IoT compreendem atributos diversos, como leituras de sensores por dispositivo, bancos de dados colunares ajudam a reduzir os requisitos de armazenamento. Além disso, eles também suportam evolução de esquema, o que é crucial em um ambiente dinâmico de IoT.

Melhores práticas para usar um banco de dados colunar

Bancos de dados colunares oferecem vários benefícios aos seus usuários. No entanto, certos fatores devem ser implementados para usar bancos de dados colunares com sucesso. Aqui estão algumas das melhores práticas que os usuários podem seguir.

• Entenda os dados e a carga de trabalho: Os usuários devem conhecer bem as características dos dados e as cargas de trabalho analíticas específicas. Realize análises em consultas, padrões e requisitos de desempenho para entender quais colunas priorizar. 
• Selecione o formato correto: Analise vários formatos e recursos, como capacidades de compressão, suporte à evolução de esquema e suporte ao ecossistema.
• Otimize a organização e compressão: Teste técnicas de compressão para encontrar o equilíbrio certo entre eficiência de armazenamento e desempenho de consulta.
• Planeje a evolução do esquema: Planeje uma evolução de dados com antecedência quando houver chance de o esquema de dados evoluir. Considere o formato de armazenamento adequado para a evolução do esquema e projete novas estratégias para lidar com mudanças de esquema sem interferir nos processos existentes. 
• Monitore o desempenho: Mantenha um registro do tempo de execução de consultas, ingestão de dados e utilização de armazenamento para entender as áreas a serem otimizadas. Revise e ajuste as configurações regularmente a partir de padrões de dados e cargas de trabalho em evolução. 

Banco de dados colunar vs. banco de dados relacional

Sistemas de gerenciamento de banco de dados usam um banco de dados colunar para armazenar dados em colunas. Isso reduz o tempo necessário para executar uma consulta e melhora o desempenho de entrada/saída. 

Comumente usados em análises de dados e armazenamento de dados, bancos de dados colunares desempenham um papel significativo na leitura e escrita de dados. Por exemplo, uma empresa registra funcionários e departamentos em série ou um ao lado do outro. Isso ajuda a extrair informações semelhantes, pois os dados na coluna estão agrupados.

Bancos de dados relacionais registram dados em longas linhas. Também é conhecido como banco de dados tradicional. Por exemplo, quando uma empresa registra todos os funcionários, isso é armazenado em linhas.

Bancos de dados relacionais e colunares são usados em análises de dados e armazenamento. No entanto, o usuário decide qual empregar com base em seus requisitos. Ambas as abordagens são usadas em diferentes cenários.

Saiba mais sobre bancos de dados relacionais e entenda por que eles são populares.